機械学習勉強会(PRML)

概要

「パターン認識と機械学習」を読みます。

メンバー

  • 落合
  • 安藤
  • 高橋
  • 竹中
  • 松村
  • 山岸
  • 黒澤
  • 勝又
  • 平澤

教科書

「パターン認識と機械学習」

  1. 序論
  2. 確率分布
  3. 線形回帰モデル
  4. 線形識別モデル
  5. ニューラルネットワーク
  6. カーネル法
  7. 疎な解を持つカーネルマシン
  8. グラフィカルモデル
  9. 混合モデルとEM
  10. 近似推論法
  11. サンプリング法
  12. 連続潜在変数
  13. 系列データ
  14. モデルの結合

著者サイトにあるカラーの図

参考書

SOLUTIONS TO EXERCISES WEB-EDITION

パターン認識と機械学習の学習 普及版

The Matrix Cookbook 

スケジュール

  • 2018/10/23(火)18:30〜 3.1.2-3.1.5竹中、3.2山岸

過去ログ

  • 2018/04/20(金)20:00〜21:00  キックオフ、復習
  • 2018/04/26(木)18:40〜19:40  2.3.3.竹中
  • 2018/05/22(火)19:00〜20:00  2.3.4.落合
  • 2018/05/29(火)19:10〜20:10  2.3.5.松村
  • 2018/06/12(火)18:30〜20:00  2.3.6.山岸
  • 2018/07/10(火)18:20〜19:30  2.3.7.竹中
  • 2018/07/17(火)19:00〜20:00  2.3.8.高橋
  • 2018/08/21(火)18:30〜19:10  2.3.9.平澤
  • 2018/08/28(火)19:00〜20:50  2.4 山岸
  • 2018/09/18(火)18:30〜20:30  2.4.1山岸、2.4.2, 2.4.3落合
  • 2018/10/02(火)18:30〜20:20  2.5~2.5.2竹中
  • 2018/10/16(火)18:30〜20:50  3.1平澤、3.1.1高橋
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